matlab中概率密度函数f（x）=(1+K)*(exp(-K-((1+K)*y)))*I0（2*sqrt(K*(K+1))*y），其中I0是第一类零阶修正的修正贝塞尔函数,求分布函数并随机取五个值求平均。

首先，我们需要计算这个概率密度函数的积分，得到分布函数。由于这个概率密度函数比较复杂，无法直接积分，我们可以考虑使用数值积分的方法，例如梯形法或辛普森法。这里我们使用辛普森法，MATLAB中的`integral`函数可以方便地实现。

代码如下：

syms y
K = 2; % 取K=2作为例子
f = (1+K)*(exp(-K-((1+K)*y)))*besseli(0,2*sqrt(K*(K+1))*y);
F = matlabFunction(int(f,y,0,y)); % F为分布函数

接下来，我们随机生成五个值，计算它们的分布函数值，并求平均。代码如下：

N = 5; % 生成5个随机数
y = rand(1,N); % 随机生成N个y值
F_mean = mean(F(y)); % 计算平均分布函数值

注意，在这个例子中，由于分布函数比较复杂，我们无法使用反函数法直接生成服从该分布的随机数，因此只能通过数值方法来近似计算。